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Tutorial en chino de aprendizaje por refuerzo (Libro de hongos 🍄), dirección de lectura en línea: https://datawhalechina.github.io/easy-rl/

Una elegante librería de aprendizaje por refuerzo profundo en PyTorch.

Tutoriales sencillos de aprendizaje por refuerzo, enseñanza de IA en chino de MoFan Python

Repositorio para el programa Nanodegree de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (Deep Reinforcement Learning)

Aprendizaje por refuerzo profundo masivamente paralelo. 🔥

FinRL-X: Una infraestructura modular nativa de IA para el trading cuantitativo

Implementación modularizada de algoritmos de RL profundo en PyTorch

Implementación en PyTorch limpia, robusta y unificada de algoritmos populares de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) (Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, ASL)

XuanCe: Una biblioteca de aprendizaje por refuerzo profundo integral y unificada.

Biblioteca de Python para aprendizaje por refuerzo.

Código para el artículo "Optimización de descarga de computación para computación de borde móvil asistida por UAV: un enfoque de gradiente de política determinista profundo"

Este repositorio contiene la mayoría de las implementaciones en PyTorch basadas en algoritmos clásicos de aprendizaje por refuerzo profundo, incluyendo DQN, DDQN, Dueling Network, DDPG, SAC, A2C, PPO y TRPO. (Más algoritmos en desarrollo)

Una biblioteca de PyTorch para crear agentes de aprendizaje por refuerzo profundo.